一种煤矿开采地表沉陷监测系统技术方案

本发明专利技术公开一种煤矿开采地表沉陷监测系统，包括：采集模块，优化模块，识别模块及存储模块；所述采集模块、所述优化模块分别与识别模块连接；所述识别模块与所述存储模块连接；其中所述采集模块用于采集煤矿地表沉陷的监测数据；所述优化模块用于构建深度学习模型，其中所述深度学习模型采用CNN

【技术实现步骤摘要】
一种煤矿开采地表沉陷监测系统


[0001]本专利技术涉及地表监测
，特别涉及一种煤矿开采地表沉陷监测系统。

技术介绍

[0002]有用矿物被采出以后，开采区域周围的岩体的原始应力平衡状态受到破坏，应力重新分布，达到新的平衡。在此过程中，使岩层和地表产生连续的移动、变形和非连续的破坏(开裂、冒落等)，这种现象称为“开采沉陷”。岩体本身是一种非常复杂的介质，它不仅是出各种不同性质的岩层组成，而且还由于各种地质作用(如褶皱、断层、开裂、火成岩侵入、陷落柱等)而产生了大量的不连续面。岩体在受到各种不同开采方法的开采影响时，产生的开采沉陷是一个在时间和空间上都是非常复杂的过程。在时间上来说，在移动过程中，开采沉陷的形式和大小在不同的时间是不同的，也就是说，此时的开采沉陷是“动态的”；随着时间的推移，开采沉陷的形式和大小逐渐趋向于稳定，开采沉陷变成“静态的”或“最终的”。从空间上来说，若地下开采的范围较小、开采的矿物的埋藏深度较大，则开采沉陷波及的范围往往只局限于开采区域周围的岩体；若开采范围较大、开采矿物的埋藏深度较小，则开采沉陷波及的范围就会从岩本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种煤矿开采地表沉陷监测系统，其特征在于，包括：采集模块，优化模块，识别模块及存储模块；所述采集模块、所述优化模块分别与识别模块连接；所述识别模块与所述存储模块连接；其中所述采集模块用于采集煤矿地表沉陷的监测数据；所述优化模块用于构建深度学习模型，其中所述深度学习模型采用CNN
‑
LSTM网络；对CNN
‑
LSTM网络进行优化，得到优化模型；所述识别模块用于通过优化模型对监测数据进行识别，得到煤矿开采地表沉陷程度；所述存储模块用于对监测数据、优化模型及地表沉陷程度进行存储。2.根据权利要求1所述的煤矿开采地表沉陷监测系统，其特征在于：所述采集模块中，煤矿地表沉陷的监测数据包括：地表图像数据、地质相关分析数据及地面激光雷达数据。3.根据权利要求1所述的煤矿开采地表沉陷监测系统，其特征在于：所述优化模块包括预处理模块及训练模块；所述预处理模块与所述训练模块连接；其中所述预处理模块用于获取历史监测数据，并对历史监测数据进行预处...

【专利技术属性】
技术研发人员：王忠乐，刘润，邬静玉，王朋飞，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：